多材质共线生产：一套字符检测算法适配不同材质
随着终端对产线要求的不断提升，小批量、多品种成为生产常态。多材质共线生产的情况下，字符检测却成为产线生产难题。纸卡、塑料瓶、铝箔袋等不同包材，更换一次就要重新调光源、改阈值、训练模型。在字符检测行业中，大多都是针对单款材质进行定制，而企业更需要一套算法、一套硬件，适配多种材质。
多材质字符检测运维成本
定制开发费用 传统视觉检测方案中，通常针对单套方案进行针对性光学定制和算法适配，增加材质、赋码工艺，就需要额外增加软件定制开发费用。 换产产能损失 多材质共线生产，换产频次远高于单线单产品。传统方案换材质时，需要专业视觉工程师重新调整光源亮度、曝光参数、检测阈值。针对高速包装产线而言，单小时停产调试产能可能损失上万件产品，换产产能损失远超设备本身折旧成本。 专人运维成本 针对视觉检测设备，需要安排专人负责换型、调参、处理异常，人力成本不断提升。 通用性算法适配全套材质 创视自动化针对字符生产多材质共线生产难题，采用高质量成像+通用特征算法替代常规字符识别算法中的单材质定制模式，不用重复定制开发，单套算法适配多种材质。 硬件端：自适应成像 不同材质反光率、对比度、纹理特性存在明显差别，固定光源参数不能实现同步兼容。针对材质特性，创视自动化采用漫射光+偏振片消除反光，低角度打亮凸显字符形状等照明方式，配合高精度工业相机，根据工件材质特性自动匹配最优成像参数。如高反光材质在偏振模式下滤除杂光，低对比度激光码切换低角度光增强轮廓，透明塑瓶字符检测采用背光方案。 方案根据材质特性快速适配，并完成成像图像优化，输出对比度均匀、特征清晰的标准化图像，减少不同材质上成像差异。 算法端：通用特征算法 传统的OCR算法主要针对特定材质上的特定字符进行识别。更换材质就无法识别，创视OCR自研算法软件，内置深度学习算法，针对多材质、多工艺、多字体的字符样本进行预先训练。 算法内置标准化图像处理系统。针对不同材质的图像完成匀光、去反光、去纹理、降噪等操作。再提取字符的笔画结构、拓扑关系等核心特征进行识别。兼容喷墨点阵、激光打标、钢印压痕、热转印字符，覆盖纸盒、塑料、金属、玻璃等基材。 算法可以同步联动完成多层逻辑校验。联动日期、历法、三期码、批次格式等基础规则进一步修正识别结果。通过逻辑校验，整体准确率99.5%以上。 操作端：快速换型升级 方案采用可视化操作界面，换型无需调整代码和整底层参数。操作人员仅需选择对应材质模版或上传少量新样本完成自动适配，即可完成新产品换产。普通员工即可同步完成设备换型与日常维护，节省人力成本，摆脱对专业视觉工程师依赖。 设备落地拓展 3C电子行业 同时适配金属外壳激光码、塑胶件喷码、玻璃盖板丝印码的检测，覆盖零部件全制程的标识追溯； 汽车零部件行业 适配铸件钢印、金属件激光打标、塑胶配件喷码等多种材质、多种工艺的字符识别； 五金紧固件行业 同时处理不锈钢、碳钢、镀锌件等不同材质的激光刻印字符，实现多品类共线检测。 同时，方案支持对接工厂MES、WMS等管理系统，识别数据自动上传存档，实现产品全链路可追溯。
